TunaCode предназначена для оптимизации всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, преобразуя простое английское описание проекта в готовый к производству код. С помощью продвинутых алгоритмов машинного обучения, обученных на миллионах репозиториев кода, TunaCode поддерживает популярные фреймворки, такие как React, Vue, Express и Django. Она может генерировать UI-компоненты с адаптивными макетами, определять RESTful API, настраивать схемы баз данных SQL или NoSQL и автоматизировать создание модульных тестов. Встроенный редактор в реальном времени позволяет пользователям мгновенно уточнять сгенерированные фрагменты кода, а интеграция с системами контроля версий обеспечивает беспрепятственное сотрудничество. Кроме того, TunaCode может создавать подробную документацию и сценарии развертывания для облачных платформ, таких как AWS, Azure или Heroku. Этот универсальный агент ИИ устраняет повторяющиеся задачи шаблонного кода и позволяет разработчикам сосредоточиться на инновациях и решении сложных задач.

Генератор Django Multi-AGI RAG-Llama3 — специализированная AI-рамка, которая объединяет техники уточненной генерации с несколькими агентами на базе Llama3. Он обрабатывает требования пользователя и внешнюю документацию, извлекая релевантные фрагменты кода, управляя несколькими AI-агентами для совместной разработки определений моделей Django, логики вида, шаблонов, маршрутизации URL и настроек проекта. Этот итеративный подход обеспечивает соответствие сгенерированного кода ожиданиям пользователя и лучшим практикам. Пользователи начинают с формирования базы знаний документации или примеров кода, затем запрашивают у агента конкретные функции. Система возвращает полный скелет проекта Django, включая модульные приложения, REST API-эндпоинты и настраиваемые шаблоны. Модульная природа позволяет разработчикам интегрировать собственную бизнес-логику и сразу разворачивать в продуктивной среде.

SDLC Copilot — агент, основанный на ИИ, предназначенный для оптимизации фаз SDLC: от сбора требований до развертывания. Обрабатывает пользовательский ввод или импортированные спецификации проекта, затем использует обработку естественного языка для разбиения требований на управляемые задачи. Генерирует UML-диаграммы классов и последовательностей, предлагает архитектурные планы, создает модули кода на нескольких языках, составляет документацию API и автоматически генерирует единичные и интеграционные тесты. Интегрируется с рабочими процессами на базе Git, трекерами проблем и CI/CD, чтобы постоянно анализировать изменения, предлагать улучшения и поддерживать стандарты кодирования. Разработчики могут взаимодействовать через чат-интерфейс или CLI, чтобы уточнить результаты, запросить рекомендации по рефакторингу или по оптимизации производительности, делая SDLC Copilot центральным узлом для управления проектами и контроля качества кода.